Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 2-5 に調査対象自治体における分別指導の内容を示す。キャップ外しとボトル洗浄については全ての自治体において指示がなされているのに対し、ラベル剥がし、ボトル圧縮については自治体によって対応が異なる。特にラベル剥がしについては、K市、H市、E区において指示がある一方、S市、N市においては明確な指示はなされていない。C市にいたっては「ラベルを剥がす必要はない」と明記している。ボトル圧縮についてはS市においては明確な指示はなされていないが残りの自治体では指示がなされている。

表 2-8 調査対象自治体における分別指導の内容

項目	K市	C市	S市
キャップ外し
ラベル剥がし	指示あり
指示あり	指示あり
“ラベルを剥がす
必要はない”と指示	指示あり
指示なし
ボトル圧縮
ボトル洗浄	指示あり
指示あり	指示あり
指示あり	指示なし
指示あり

項目	H市	N市	E区
キャップ外し
ラベル剥がし	指示あり
指示あり	指示あり
指示なし	指示あり
指示あり
ボトル圧縮
ボトル洗浄	指示あり
指示あり	指示あり
指示あり	指示あり
指示あり

表 2-6 に調査対象自治体における分別収集体系を示す。表中の記載項目として、「分別数」に続いて、「経過年数」とはペットボトル分別収集を導入してから調査実施日までの経過年数、「同時収集品目」とはペットボトルの収集日に同時に収集する品目の数を示している。「容器包装プラスチック」については、容器包装プラスチックの分別収集を行っており、ペットボトルと同一日に収集を行う場合は◎、同一日ではない場合は○を示している。

表 2–6 調査対象自治体における分別収集体系

項目	K市	C市	S市
分別数	6	19	18
経過年数	15	11	>11
同時収集品目	ペットボトル他2品目	ペットボトル他4品目	ペットボトル他3品目
容器包装プラ	○※1	-	◎※2
収集形態
単独/混合	単独収集	単独収集	単独収集
収集頻度	週1回	週1回	週1回
収集方式	ステーション収集	ステーション収集	ステーション収集
手数料	有料	無料	無料
収集容器	従量制指定袋	収集用ネット	透明・半透明のごみ袋

項目	H市	N市	E区
分別数	11	9	11
経過年数	12	13	6
同時収集品目	ペットボトル他1品目	ペットボトル他3品目	ペットボトル他7品目
容器包装プラ	◎	○	◎
収集形態
単独/混合	単独収集	単独収集	単独収集
収集頻度	週1回	週1回	週1回
収集方式	ステーション収集	ステーション収集	戸別/ステーション併用収集
手数料	無料	無料	無料
収集容器	透明・半透明のごみ袋	資源用指定袋	収集用ネット

※1: 容器包装プラスチックの分別収集を行っているが, ペットボトルと同一日の収集ではない.

※2: 容器包装プラスチックの分別収集を行っており、ペットボトルと同一日の収集である。
#### 2.2.3 調査内容と方法

ペットボトル分別実態調査の概要を表2-7に示す。本調査においては、大きくペットボトルの「異物混入状況の確認」、「分別割合の把握」を目的とした。異物混入状況の確認については、前章で述べたように自治体によって異物の定義・解釈が異なるものの、本調査においてはペットボトル以外のものを全て異物とした。なお、調査の都合上、収集袋については対象外とした。

また、ペットボトルの展開検査により、ボトル1本1本に対し、キャップ外し、ラベル剥がし、ボトル圧縮、ボトル洗浄の有無を全て確認し、その分別割合、分別パターンをまとめた。ボトル圧縮、ボトル洗浄については、原則的に調査員の目視による有無の判定を行った。ボトル圧縮については人為的な圧縮操作が加えられているかどうかを目視で判定するのは比較的容易であったが、ボトル洗浄については容器内に臭気が残っているかなどの判断材料をもとに総合的に判定した。ミネラルウォーター用のボトルなどもあることを踏まえると、ボトル洗浄の有無については過大評価となっている可能性が高いことに注意が必要である。なお、全て「本数・個数ベース」、「重量ベース」、「容積ベース」でデータをまとめた。

表 2-8 にペットボトル分別実態調査の調査実施日・調査本数・重量・容積の一覧を示す。調査標本の代表性を確保するため、できるだけ多くの本数を調査対象としたが、日程調整の関係上 1 日の調査で対応せざるを得なかった自治体も多い。とは言え、少なくとも 5、000 本以上の標本数を確保できた。

表 2-7 ペットボトル分別実態調査の概要

項目	本数・個数
ベース	重量
ベース	容積
ベース
異物混入状況の確認
・異物の種類	○	○	○
・異物の混入割合	○	○	○
分別割合の把握
・キャップ外し	○	○	○
・ラベル剥がし	○	○	○
・ボトル圧縮	○	○	○
・ボトル洗浄	○	○	○

表 2-8 ペットボトル分別実態調査の実施日・調査本数・重量・容積

自治体名	調査実施日	調査本数 [本]	調査重量 [kg]	調査容積 [m^{3}]
K市	2012年11月15日(木), 16日(金)	8,776	290.45	14.33
C市	2012年11月27日(火), 28日(水)	14,108	496.95	23.66
Si市	2013年3月4日(月), 5日(水)	12,168	438.88	20.40
H市	2013年4月27日(土)	5,760	186.60	8.01
N市	2013年6月12日(水)	6,511	210.56	7.30
E区	2013年7月17日(水)	7,270	249.06	9.01
### 2.3 二項選択式回答による低バイアスな心理的抵抗感（煩わしさ）の金額換算手法

#### 2.3.1 環境経済的評価手法

心理的負担感を直接的に評価する手法は提案されていないが、心理的負担感は一つの心理的効用と言える。よって、近年、進展が著しい環境経済的評価手法が定量化に代用できる可能性がある。環境経済評価では、価値として最も分かりやすい貨幣に換算することが多い。貨幣換算の中でも支払い意思額（Willingness To Pay 以下 WTP）を用いた評価法が良く用いられている（後藤ら，2003；小谷ら，2007；西村ら，2012）。WTP とは（環境面においては）環境改善や、悪化防止等に対して住民が支払えるとした最大支払額である。WTP を用いた評価法は「仮想評価法（Contingent Valuation Method 以下 CVM とする）」が代表的であるが（後藤ら，2003；小谷ら，2007）、それ以外にも「コンジョイント分析」、「トラベルコスト法（事前）」、「代替法」、「ヘドニックアプローチ法」、「トラベルコスト法（事後）」などが挙げられる（大野，2000；栗山ら，2013）。これらは表 2-9 に示すように、頭示選好法と表明選好法の 2 種類に分類される（大野，2000；栗山ら，2013）。

表 2-9 仮想評価法（CVM）の種類と特徴

大分類	測定手法名	概要	長所	短所
表明選好法	CVM(仮想市場評価法)	アンケート調査
金額を直接問う	評価対象が自在
評価しやすい	精度が低い(バイアスが生じる)
コンジョイト分析	アンケート調査
パターンを分け比較	評価対象が自在
評価しやすい	精度が低い(バイアスが生じる)
前例が少ない
トラベルコスト法(事前)	アンケート調査
施設利用のために支払える移動費を問う	評価しやすい	精度が低い(バイアスが生じる)
限定的(施設利用のみ)
顯示選好法	代替法	市場価格より導く
代わりになる市場財の価格より計算	精度が高い
分かりやすい	限定的(対応する材がある事が前提)
ヘドニックアプローチ法	市場価格より導く
地価の推移で計算	精度が高い	限定的(地価のみ)
評価に時間がかかる
トラベルコスト法(事後)	市場価格より導く
施設利用のためにかかる移動費から計算	精度が高い	限定的(施設利用のみ)

## 表明選考法：

表明選考法は、実際は金額が設定されていない何らかの価値を持つものをアンケート等により価値を算出する評価法である。直接的に価値を尋ねる評価法なので、環境の利用価値（利用することで得られる価値）だけでなく非利用価値（利用しなくても守りたいと思うことで生じる価値）までを含めた評価が行える。よって、環境評価にはこちらが用いられることが多い（大野，2000；栗山ら，2013）。前述したCVMは、アンケート等により直接受益者にWTPやWTA（Willingness To Accept compensation 受取補償額：環境悪化を受け入れるために破壊した者から支払ってもらう最少補償額）を尋ねる評価法となる。アンケート質問形式は概ね4つに大別される。自由に金額を記入してもらう自由回答方式、金額の選択肢を用意してその中から選んでもらう支払カード方式、オークション形態で問いかける付け値ゲーム方式、ある金額を掲示して[Yes No]で答えてもらう二肢選択方式の4つである。コンジョイント分析は、いくつかのパターンを比較、評価してもらうことで統計的に価値順位の傾向を読み取る評価法である。質問形式はこちらも4つに大別される。商品、政策に対しどのくらい好ましいかを評価してもらう完全プロファイル方式、2つの商品・政策に対しどちらがどのくらい好ましいかを評価してもらうペアワイズ評定方式、複数の商品・政策に対しどれが最も好ましいかを選択してもらう選択方式、複数の商品・政策に対し好ましい順に並べてもらうランキング法式である。CVMはその手法上あらゆる事象に対し評価
可能であるが、バイアスが生じやすい、算出結果が妥当な値であるか確認できないといった表明選考法共通の問題点が存在する。バイアスとは回答者に質問する内容や質問方法、回答者の価値観の違い等によって評価に偏りが生じ、得られる評価額が真の値と異なったものとなることである。

## 顯示選考法：

表明選考法に対して顕示選考法は、人々の経済行動から得られるデータをもとに間接的に環境の価値を評価する手法である。代替法は、評価対象をそれに相当する別の市場材として置き換えた場合の費用を元にして価値を示す評価法である。例えば森林の保水効果を、同じだけの保水能力を有するダムの建設費と等しいとするといったものである。ヘドニックアプローチ法は、財の変化する前後の価格を比較し、環境の変化に対する人々の評価額を推定する評価法である（大野，2000；栗山ら，2013）。地価を対象とする場合が多い。顕示選好法は手法上バイアスが生じにくいが、金額換算可能な価値を持つ比較対象が存在しなければ評価できない短所を持つ。また、利用しない場合の価値と言った非利用価値は算出できない制限を持つ。

このように環境経済的評価手法は一長一短を有しており、心理的負担感をバイアスが少なく定量化する手法としては適しているとは言いがたい。

#### 2.3.2 新たな定量化手法の概略

ペットボトルの選別回収における心理的負担感（＝煩わしさ）を WTP で金額換算する場合、アンケート対象者の経済状況や廃棄物リサイクルに対するエコ意識の高さなど様々な要因の影響を受けると考えられる。そこで本研究では、心理的負担感を直接的に金額換算することはせず、まず心理的負担感そのものを他の指標で定量化させ、定量化された指標をもとに金額換算するという2段階構成をとることとする。このようにすることで、心理的負担感を客観的な比較対照が可能となるように定量化することを狙う。

## 1 ）心理的負担感の相対的定量化

心理的負担感を最もバイアスが少なくなるよう定量化するには、心理的負担感同士を比較し、相対化させてしまうことが挙げられる。より具体的に延べれば、とある作業（参照作業と呼ぶ。2.3.3 にて詳述する）に対して感じる心理的負担感を基準とし、ある心理的負担感はその基準と比較してどのくらい負担感が大きいか（または小さいか）定量化するわけである。心理的負担感同士の比較となるため、バイアスが介在する余地が小さくなる。ただし、ここで相対的に定量化できた心理的負担感はあくまで参照作業を基準とし、かつアンケート対象グループ内でのみ通じるものである。つまり、他者や他グループへそのまま直接的に比較できるものではない。心理的負担感を客観的に比較対照できるようにするには、何かしらの共通指標で換算（例えば金額換算）することが必要となってくる。

## 2 ）心理的負担感の金額換算

心理的負担感の金額換算は、頭示選好法での代替法に則って行う。適切に財やサービスを選定すれば、その市場価格と心理的負担感に密接な関係が期待されるものがある。例えばスーパーで販売されている
惣菜は典型例であろう。惣菜を購入することは、対価を支払って同一の品物を作る「煩わしさ」を回避する行為であると解釈できる。なお、ここでいう「煩わしさ」は、同一品を作るのに必要な手間および時間に対して感じる「煩わしさ」である。Yシャツのクリーニング代金は、Yシャツの洗濯およびアイロンがけにかかる手間と時間に感じる煩わしさを回避するため、ガソリンスタンド等の自動洗車機は自身で洗車することに感じる煩わしさを回避するための対価と言える。心理的負担感が大きい行為であるほど、その代替サービスの価格は高くなると予想される。ゆえに財やサービスを適切に選定すれば、その金額（市場価格）と心理的負担感の間に何かしらの相関性が現れる。この財やサービスを前項①での参照作業とすれば、対象とする作業に感じる心理的負担感を金額換算が可能になると考えた。

図 2-2 本研究で提案する心理的負担感（煩わしさ）の2段階評価

#### 2.3.3 心理測定法による煩わしさの相対的定量化

## 1 ）相対的定量化の考え方

新評価法の第一段階では、煩わしさを相対的に定量化する。日常生活における幾つかの作業を選定し、

（以下、この作業を参照作業と述べる）、参照作業同士をその煩わしさの強弱で序列化する。ここでは、参照作業間の「煩わしさの差」に応じて参照作業間の「距離」を与えるため、相対的に定量化された序列化となる。この序列化はサーストンの一対比較法で行う（Thurstone，1927）。一対比較法ではアンケート回答者に参照作業Aと参照作業Bのどちらが煩わしいか尋ねるだけであり、「煩わしさ」同士の単純かつバイアスの少ない比較評価が可能である。サーストンの一対比較法では、参照作業AおよびBの選択率が参照作業AとBの「煩わしさの差」の累積標準正規分布に従うと想定する（図2-3）。例えば参照作業AとBの煩わしさに差がない場合、参照作業A

図 2-3 煩わしさの差と選択率の関係
と B の選択率はそれぞれ 0.5 となる。一対比較法で得られたアンケート回答結果（それぞれの産業作業の選択率）を逆標準正規換算することで、ある参照作業と他の参照作業との「煩わしさの差」を求め、その平均値を得ることで参照作業の相対的な「煩わしさの度合い」とする。これは正から負の値まで取るため、最も負となった参照作業（＝最も煩わしさが少ない参照作業）をゼロ基準とし、他の参照作業の「煩わしさの度合い」を加法的に修正する。この修正された「煩わしさの度合い」を相対化 Z 値と呼ぶことにし、相対化 Z 値をもとに全参照作業を序列化する。

## 2 ）心理測定法による煩わしさの相対的定量化のためのアンケート調査（参照作業）

参照作業の煩わしさを相対的に定量化するため、Web上にてアンケート調査を行った。参照作業の相対的定量化には、アンケート対象者に32個の参照作業を順番付けしてもらうことが最も直接的であるが、多数の場合には順位付けそのものが困難となり、現実的ではない。そこで本研究では参照作業をグループ化し、各グループに対してサーストンの一対比較法を用いることとした。サーストンの一対比較法とは複数個の項目を順位づける際に用いられる手法の一つである。アンケート対象者には一対の項目（例えばAとB）に対してどちらが煩わしいか回答してもらう。順位付けをしたい項目が合わせてZ個ある場合は、全ての一対の組み合わせ（=Z！/2個の組み合わせ）に対して回答してもらう。A（またはB）の選択率は煩わしさの度合い（正確にはAとBの煩わしさの差）に比例し、選択率は累積正規分布に従うと仮定する。アンケート結果で得られた選択率から累積正規関数の逆関数を用いて換算することで煩わしさの尺度が求められる。このようにして各グループの参照作業を相対的定量化した後、各グループの最上位と最下位の2項目ずつをそれぞれ抽出し、これらをグループ化した上で再度、同様の調査を行う。各グループの最上位、最下位項目の相対差の間に、各グループの残りの項目を比例的に配分することで全32個の参照作業の相対的定量化を行った。

## 3 ）参照作業の抽出

日常生活に出来るだけ密着し、かつ、複数の代替財や代替サービスが購入可能な作業を抽出した。参照作業の代替金額、正確に述べると参照作業に感じる煩わしさを回避するために必要な代替金額は、ある作業に対してその作業を短縮ないし省略するためにかかる材料費や、行わなかった場合に余分にかかる費用等であると本研究では想定する。例えば味噌汁を作る作業の場合、インスタントの味噌汁を作った場合の商品額と手作業で味噌汁を作った場合の材料費の差額を「味噌汁を作る煩わしさ」を回避するための代替金額と考えるわけである。抽出した参照作業一覧を表3-2に示す。財やサービスの市場価格は小売物価統計年表（平成22年度）を参照した。統計データが存在しない場合は、インターネット通販サイトにてランダムに抽出したサンプルの平均価格を、商品として存在しない財・サービスはインターネット上あるいは市場調査にてサンプルをランダムに抽出し、平均価格を算出した。また、通話時間や電気代といったサンプル数が少ない財・サービスは該当する価格を直接用いている。代替金額の例として、「パスタを2人分ゆでる」という作業（150.8円と設定）の算出根拠を例示する。調理済みパスタ1人分の金額の2倍からパスタ麺およびパスタソースの小売物価統計を該当人数分に変換した額を引いた値が、上記の105.8円となっている。なお、表3-2で示した参照作業では、2人分、一回、ないしは1日当たりの金額としている。このようにして損失金額が算出しやすい参照作業を抽出し、得られた損失金額は表2-9に示す。
## 4 ）心理測定法による煩わしさの相対的定量化（ぺットボトルの分別作業）

参照作業（幾つかで良い）とペットボトルの分別作業について、その煩わしさの大小を一対評価法で求め、アンケート回答データとして選択率を得る。ここで分別作業の選択率は、分別作業の相対化Z値と参照作業の相対化Z値の差の累積正規分布に従うとする。よって一対比較法で得られた選択率と予測選択率が最も一致するような相対化Z値および累積正規分布の分散値を非線形回帰分析によって求め、個々の分別作業の相対化Z値を得る。

## 5 ）参照作業の損失金額と煩わしさ（相対化 Z 值）の相関性

Web アンケートのデータを統計処理して求められた相対化 Z 値と、表 2-9 で示した損失金額の間で良い相関性が現れているものを選択し、回帰式を得る。

#### 2.3.4 分別作業に感じる煩わしさの金額換算

先に求めた回帰式をもとに、各分別作業で感じる煩わしさ（相対化 Z 值）から損失金額を求める。また、Web アンケート調査（N=400、ダブルバウンド）によって各分別作業の支払意思額も求めた。生存関数はワイブル分布型とし、最尤推定法によって最大提示金額で裾切りした場合としない場合での支払意思額平均値を求めた。

表 2-9 抽出した参照作業とその代替金額

参照作業	損失金額	金額の設定根拠
A2	やかんでお湯を沸かす(1,5リットル)	0.68	電気代と電気ポットの原価消費額の合計金額
D1	買い物にエコバッグを持っていく	1.0	エコバック持参の割引額
D2	固定電話で友人に電話する	4.0	家電話と携帯電話の電話料金差
B1	コップを洗う(2個)	19.3	紙コップ代ーコップを洗浄費用+コップ代(365回使用)
B2	箒で床を掃除する(6畳1間分の広さ)	19.9	掃除機代+必要電力
C2	階段で3階まで上がる	20.0	電気代と掃除機の原価消費額の合計金額
A1	箸を洗う(2腸)	23.6	割り箸代一箸代(365回使用)+箸の洗浄費用
C1	皿を洗う(2枚)	25.3	紙皿代一皿代(365回使用)+皿の洗浄費用
D5	米をとぐ(2合)	30.3	無洗米と通常の米の差額
D4	味噌汁を作る(2人分)	40.4	インスタントと自作した時の差額
D3	コーヒーをドリップで入れる	50.3	インスタントコーヒーと缶コーヒーの差額
D7	洗濯物を干す(Tシャツ10枚相当)	51.2	洗濯機の乾燥機能の有無による平均差額+電気代
B5	キャベツの千切りを作る(2人分)	78.1	既製品を買った際との差
B8	エアコンのフィルターを掃除する	100	しない場合の余剰便器代
C3	シャンプーを詰め替える	125	新品を買った際との差
C5	床を雑巾で拭く(6畳1間分の広さ)	131	ワイパーを使用した時の平均額
A4	めんつゆを作る(2人分)	145	既製品と自作した時の差額
C6	魚を焼く(2尾)	147	切り身を焼いたものと既製品との差額
B7	隣駅まで20分歩く	158	全国の鉄道の初乗り料金の平均
C4	やかんで麦茶を沸かす(1.5リットル)	167	既製品と調理した時の差額
C7	から揚げを揚げる(2人分)	173	既製品を買った際との差
B3	カレーを作る(2人分)	203	レトルトと自作した時の差額
A7	カッターシャツを洗い、アイロンをかける(2枚)	241	クリーニング料金の平均
B4	パスタを茹でる(2人分)	271	コンビニの既製品とレトルトソースを用いた際との差
A3	おにぎりを握る(4個)	331	家で握った時とスーパーで既製品を買ったときの差額
A5	炊飯器で米を炊く(2合)	343	インスタントの米と炊飯器との諸々の金額差
D8	庭の草むしりをする(30分間)	376	業者に頼んだ場合の料金(1坪)
B6	包丁を研ぐ(1本)	389	自宅で研ぐ場合と業者に依頼した場合との平均差額
C8	穴の開いた靴下を直す(1足)	475	既製品を買った際との差
D6	莓ケーキを作る(1ホール)	1000	既製品を買った際との差
A6	自転車のパンクを修理する(1箇所)	1101	業者に依頼した場合の平均額
A8	手洗いで洗車する	2128	セルフ洗浄の平均額
### 2.4 ペットボトルの分別収集プロセスにおける煩わしさ

#### 2.4.1 研究対象とした分別工程

本研究では資源性廃棄物としてペットボトルを選定し、その選別回収工程における心理的負担感を定量化することを狙う。理想的なペットボトルの分別・収集工程は図2-1に示したとおりである。分別工程の始めは認知、すなわち分別方法の把握である。地域ごとに収集体系が異なっており、住民はまず居住地での分別収集方法を把握している必要がある。次に具体的な作業に入り、ペットボトルの洗浄となる。ペットボトルの洗浄は選別回収における必須の作業でないが、回収されたペットボトルのリサイクル性を向上させるには極めて有効な手段であることから検討対象とした。次の作業はペットボトル以外の部位の除去及び分別廃棄である。ラベルやキャップといった部位は再資源化物ではあるが、処理体系がペットボトルとは異なるため、外して別にする必要がある。ラベルに関しては市町村によって外す、外さなくてよいとの違いもあるが、リサイクル性を考慮した場合は外されていた方が良い。次に行う作業はペットボトルを潰すことである。この作業自体も再資源化する過程で必須なものではないが、回収効率を向上させる上で推奨されている。次がペットボトルを収集時期まで保存する作業となる。作業という認識が持ちづらい工程ではあるが、回収工程では必ず必要となるものである。最後に収集場所に運び、適切な場所へ置く作業となる。収集方法は指定袋による拠点回収、ダストボックス等によるステーション回収、スーパー等での店頭回収、集団回収等が想定される。これより理想的なペットボトルの分別・収集作業は以上の6つの過程に細分化される。この手順を全住民が確実に実行した場合、回収ペットボトルは現状で最高のリサイクル性を持つが、実際にはいずれかの作業が不十分であるために再資源化PET樹脂としての品質低下を招いている。

以上より、ペットボトルの分別収集プロセスは以下の8つの素工程を検討することとした。

1）ペットボトルの分別方法を調べる

2）キャップを外す

3）ラベルを剥がす

4）ボトルを洗浄する

5）ボトルを潰す

6）ボトルを保管する

7-1）指定場所まで持っていく

7-2）スーパーの回収ボックスに持っていく

#### 2.4.2 新評価法での損失金額推定と従来法による支払意思額推定

2012 年 3 月～2014 年 3 月までに Web アンケート調査(以下、Web 調査と呼ぶ)を行い、男女比および年齢構成（20～60 代）で回答者属性の偏りのない 210～820 件の回答データが得られた。本調査では新評価法による損失金額のみならず、仮想評価法による支払意志額を求めた。なお、生存関数はワイブル分布型とし、最尤法によって支払意思額を求めた。
### 2.5 エコ行動を誘発する心理的トリガーとしてのキャップ外し

回収ペットボトルの品質を向上させる作業（以下、エコ作業とする）は主にキャップを外す、ラベルを剥がす、ボトルを洗浄する、ボトルを潰す、の4つである（図2-1）。ペットボトルの分別実態調査結果からこれらのエコ作業がなされた割合を求め、それぞれのエコ作業において感じられる煩わしさと相関性が見出されるか調査した。

4つのエコ作業において、それぞれ単独作業での煩わしさをWebアンケート調査で金額換算して求めるとともに、各作業の組み合わせについてもWebアンケート調査を実施し、その煩わしさを求めた。各作業の組み合わせの総数は以下のとおりである。

<単独作業>・・・計4つ

キャップ外し、ラベル剥がし、ボトル洗浄、ボトル潰し

<2作業>・・・計6つ

キャップ外し＋ラベル剥がし、キャップ外し＋ボトル洗浄、キャップ外し＋ボトル潰し

ラベル剥がし＋ボトル洗浄、ラベル剥がし＋ボトル潰し、ボトル洗浄＋ボトル潰し

＜3作業＞・・・計4つ

キャップ外し＋ラベル剥がし＋ボトル洗浄、キャップ外し＋ラベル剥がし＋ボトル潰し

キャップ外し＋ボトル洗浄＋ボトル潰し、ラベル剥がし＋ボトル洗浄＋ボトル潰し

＜4作業＞・・・計1つ

キャップ外し＋ラベル剥がし＋ボトル洗浄＋ボトル潰し

### 2.6 回収ペットボトルの分別精度改善に向けての提言

前項までの成果を整理し、回収ペットボトルの分別精度を改善できると見込まれる案を提言した。
### 3 \. 結果と考察

### 3.1 政令指定都市におけるごみ収集区分の経緯と異物の取り扱い

#### 3.1.1 各自治体におけるごみ収集区分の経緯

## 1 ）混合収集を行っている自治体

## (a) Yo 市

Yo 市におけるごみ収集区分の経緯を図 3-1 に示す。Yo 市は、1984 年に乾電池の分別収集を開始させたのが始まりである。次いで 1995 年に缶・びん、1997 年に金属類、2002 年に缶・びんに加えペットボトルの分別収集を開始した。2005 年にプラスチック製容器包装、スプレー缶などの分別収集を開始したため、現在は 10 分別となっている。（缶・びん・ペットボトルを 1 品目ずつと数えれば 12 分別である。）Yo 市は、政令指定都市における平均的なごみ分別数を持つ自治体である。他の自治体に比べて比較的早い時期に分別収集を開始し、缶・びん・ペットボトルを最終的に混合収集していることが特徴である。

図 3-1 Yo 市におけるごみ収集区分の経緯

## (b) Se 市

Se 市におけるごみ収集区分の経緯を図 3-2 に示す。1984 年に缶・びんを混合収集しており、同時に廃乾電池類の分別収集を始めた。1997 年には、缶・びんにペットボトルを加え、混合収集を開始した。その後、2002 年にプラスチック製容器包装、2008 年に紙類を分別収集した。現在は 6 分別となっている。このように Se 市は可燃ごみ・不燃ごみに分けておらず、家庭ごみから分別収集する品目を段階的に拡大していった。

図 3-2 Se 市におけるごみ収集区分の経緯
## (c) Ko 市

Ko 市におけるごみ収集区分の経緯を図 3-3 に示す。Ko 市は 1994 年に缶の分別収集を行っており、1997 年にびん、ペットボトルの分別収集を追加している。当初は缶・びん・ペットボトル全て単独収集を行っていたが、2003 年に缶・びん・ペットボトルの混合収集に変更した。

図 3-3 Ko 市におけるごみ収集区分の経緯

## (d) Ky 市

Ky 市におけるごみ収集区分の経緯を図 3-4 に示す。Ky 市では、1992 年に缶の分別収集を行っており 1996 年にびん、1997 年にペットボトルを缶を含んだ混合収集を実施した。その後、2002 年に小型金属類、2007 年に小型金属を含んだスプレー缶の分別収集を実施した。

図 3-4 Ky 市におけるごみ収集区分の経緯

## (e) Fu 市

Fu 市のごみ収集区分の経緯を図 3-5 に示す。Fu 市は 2000 年にビン・ペットボトルを分別収集して以来、詳細分別していない。現在では 4 分別となっている。図を見て分かるように、Yo 市、Se 市、Ch 市、Na 市に比べて現在の分別数は非常に少なく現在に至る経緯は非常に分かり易い。

図 3-5 Fu 市におけるごみ収集区分の経緯
## 2 ）単独収集を行っている自治体

## (a) Ch 市

Ch 市におけるごみ収集区分の経緯を図 3-6 に示す。1992 年ごみの 5 分別（可燃ごみ、不燃ごみ、びん、缶、有害ごみ、粗大ごみ）収集を開始した。びんに関しては無色、茶色、その他に詳細分別された。その後、有害ごみを 1995 年～2002 年の間に蛍光灯、カセット式ボンベ、スプレー缶、水銀体温計、ライターに詳細分別し、2001 年にペットボトルの分別収集を開始した。2005 年には古紙類（新聞、雑誌、雑がみ、段ボール、紙パック）と布類の分別収集を開始し、現在では 19 分別となっている。

このように、Ch市は分別数が非常に多いことが大きな特徴である。Yo市・Se市と比べると、分別収集開始の時期は比較的遅かったものの、1992年の5分別収集の開始を期に、頻繁に分別数を増やしており、2006年にも可燃物から6品目の古紙類、布類を詳細分別した。

図 3-6 Ch 市におけるごみ収集区分の経緯

## (b) St 市

St 市におけるごみ収集区分の経緯を図 3-7 に示す。St 市については 2001 年に 3 自治体が合併して誕生した政令指定都市であるため、合併当初は旧自治体によるごみ収集区分が混在していた。2003 年にびん・缶・ペットボトルに対して「食品包装プラ」を追加し、資源物 1 類としてまとめた。同様に、新聞・段ボールなどの古紙と繊維に対して「その他の紙」を追加し、資源物 2 類としてまとめ、St 市全域に共通のごみ収集区分とした。なお、2005 年にも 1 自治体が合併しているが、同じごみ収集区分が採用されている。
図 3-7 St 市におけるごみ収集区分の歴史的変遷

## (c) Hi 市

Hi 市におけるごみ収集区分の経緯を図 3-8 に示す。Hi 市においては 1976 年に既に可燃ごみ、不燃ごみ、資源ごみ、有害ごみ、大型ごみの 5 種類による分別収集が開始されており、かなり早い時期から資源製廃棄物の分別がなされている。その後、2001 年にペットボトル、2004 年にリサイクルプラスチック、その他プラスチックを追加し、現在は 8 種類分別収集(資源ごみを 4 種類と数えれば 11 種分別収集)がなされている。

図 3-8 Hi 市におけるごみ収集区分の歴史的変遷
## (d) Na 市

Na 市におけるごみ収集区分の経緯を図 3-9 に示す。1998 年から分別ごみと一般ごみをそれぞれ不燃ごみと可燃ごみに名称を変更し、1999 年にびん・缶を分別収集したのが始まりである。2000 年にはプラスチック製容器包装、紙製容器包装、ペットボトルの分別収集を開始した。2007 年 3 月に可燃ごみの中から生ごみを単独収集したが、その年の 7 月には再度、可燃ごみとして分別収集された。この要因としては、2007 年以降他の分別収集を実施しておらず、現在の 9 分別という住民の意識が定着したことにより生ごみの分別に対する意識・煩わしさが上げられる。

図 3-9 Na 市におけるごみ収集区分の歴史的変遷

## (e) Sk 市

Sk市におけるごみ収集区分の経緯の経緯を図3-10に示す。Sk市は1997年が分別収集の始まりであり、比較的遅い時期に分別収集を行っている。その12年後にはペットボトル・プラスチック製容器包装・小型金属の分別収集を行っている。このように分別収集の間が12年も空いた自治体は少ない。

図 3-10 Sk 市におけるごみ収集区分の歴史的変遷

## (f) Ki 市

Ki 市におけるごみ収集区分の経緯を図 3-11 に示す。Ki 市は 1993 年に缶・びんの分別収集を開始したのが始まりである。その後、1997 年にペットボトル、2006 年にプラスチック製容器包装の分別収集を行っている。Ki 市は他の自治体に比べて、分別収集の品目を追加する時期に間が見られ、現在では 5 分別
となっている。

図 3-11 Ki 市におけるごみ収集区分の歴史的変遷

## 3 ）各自治体におけるごみ収集区分の経緯のまとめ

自治体によってごみ収集区分の経緯は大きく異なっている。かなり以前に分別収集を開始して徐々に対象品目を増加させた自治体もあれば、ある時期にまとめて分別収集を行った自治体、さらに一旦分別収集としたものを統廃合したり、分別自体を廃止するケースなどもある。そのため、単なる分別数などによらない要因が煩わしさに影響する可能性は示唆される。

なお、全ての自治体に当てはまる訳ではないが、缶・びんの分別収集の導入時期とペットボトルの分別収集の導入時期が比較的近い場合は、混合収集となる場合が多いようである。逆に、Ch市、Hi市のように早い段階で缶・びんの分別収集を導入した自治体では、ペットボトルの分別収集の導入時期が大きくずれるため、ペットボトルの単独収集とする場合が多いように見受けられる。

#### 3.1.2 各自治体における異物混入率の違い

## 1 ）各自治体における異物の定義

表 3-12 に、アンケート調査によって得られた各自治体における異物の定義の一覧を示す。自治体により何を異物と定めるかはさまざまであり、ペットボトルのラベル、キャップを異物とする自治体もあればそうでない自治体もあるなど、対応が分かれている。

まず、①飲料容器以外の金属製容器については、「缶・ペットボトル」の2品目収集を行っているKa市では異物とはせずに資源化物扱いとしているが、他の自治体では異物扱いである。

ガラス製品に関連する項目としては、②ガラスびん以外のガラス製品、③パイレックスなどの特殊なガラス容器の2品目に関しては、どの自治体においても異物扱いとしていた。ただし、④割れているガラスびんについては、資源化できないという理由で異物扱いとしている自治体もあれば、排出時だけでなく、収集・運搬や選別処理の過程でやむを得ず割れてしまうことがあるため、異物とは捉えない自治体もあり、対応が分かれている。

ペットボトルに関連する項目としては、⑤ペットボトル以外のプラスチック容器に関しては、どの自治体においても異物扱いとしていた。対照的に、⑥ペットボトルのラベル及びキャップについては、自治体により対応が分かれている。選別処理の過程で異物として除去する必要があるため、異物として捉えている自治体が多いものの、市民に対してそこまでは周知徹底することが困難であるという理由から異物とは捉えない自治体も存在する。
なお、中身が残っている飲料容器については、缶、ガラスびん、ペットボトルのいずれに対しても全ての自治体で異物扱いとしていた。収集袋についても、ほとんどの自治体で異物扱いとしているが、収集・運搬のために何らかの容器に投入することは不可欠であるとの考えから、例外的に異物とは捉えていない自治体もある。

表 3-12 各自治体における異物の定義の一覧

自治体名	①飲料容器以外の金属製容器	②ガラスビン以外のガラス製品	③パイレックスなどの特殊なガラス容器	④割れているガラスビン	⑤ペットボトル以外のプラスチック容器	⑥ペットボトルのラベル及びキャップ	⑦中身が残っている飲料容器	⑧収集袋
Os市	○	○	○	○	○	○	○	○
Yo市	○	○	○	○	○	○	○
Sp市	○	○	○	○	○	○	○
Se市	○	○	○	○	○※	○	○
Ko市	○	○	○	○	○	○	○	○
Ky市	○	○	○	○	○	○	○
Ka市	○	○	○	○	○※	○	○
Fu市	○	○	○	○	○	○	○
Ch市	○	○	○	○	○	○	○
St市	○	○	○	○	○	○	○
Ok市	○	○	○	○	○※	○
Hi市	○	○	○	○	○※	○	○
Na市	○	○	○	○	○	○	○
Sk市	○	○	○	○	○	○	○	○
Ki市	○	○	○	○	○	○

○: 異物と扱っている品目

○※:⑥の質問項目においてラベルとキャップで異物の定義が異なる自治体

## 2 ）各自治体における異物混入率

各自治体における異物混入率およびその内訳を表3-13に示す。異物混入率を入手できなかった自治体を解析対象から除外したことにより、調査結果の得られた15自治体中、11自治体を対象に解析を行った。また、Ko市、Ky市、Ch市、Na市、Sk市については、異物混入率自体は入手できたものの、その内訳については把握できなかった。なお、組成分析をもとにデータ収集を行っている自治体もあれば、選別処理施設の各ヤードの重量調査をもとに異物混入率の推計値を算出している自治体もある。その精度については十分でない可能性も高いため、ここではあくまでも参考値として述べる。

ペットボトルの単独収集を行っている自治体と、他の品目との混合収集を行っている自治体とに分け、議論を進める。まず、混合収集と単独収集を比較すると、混合収集ではYo市で最大値17.9%、Ko市で最小値7.8%を示したのに対し、単独収集の自治体でも、Na市で最大値18.0%、Ki市で最小値5.5%を示していることから、本調査結果を見る限りにおいては大きな違いは見られない。

異物混入率が10%以上を示した4自治体のうち、異物混入率の内訳が高いものは、Yo市のガラス類(13.3%)、0s市のガラス類(5.3%)、Fu市のその他(8.3%)である。ただし、Fu市についてはガラスの破片等が便宜上その他に分類されていることによるもので、実際にはガラス類が大半を占めている。このことから、特に混合収集の自治体における異物混入率の大小は、ガラス類の破損があるかどうかが大きく関係することが示唆された。

続いて、単独収集を行っている自治体についてみると、Na市で最大値18.0%の異物混入率を示したほか、Ch市の10.8%が続いている。ごみ分別数が多い自治体の方がむしろ異物混入率が高い傾向を示して
いる。

表 3-13 各自治体における異物混入率およびその内訳

自治体名	収集方法	分別数	異物
混入率(%)	異物混入の内訳
ガラス類(%)	金属類(%)	プラ類(%)	その他(%)
Yo市	収集袋	12	17.9	13.3	0.8	0.5	3.1
Os市	収集袋	8	14.8	5.3	4.0	3.4	2.2
Fu市	有料指定袋	5	13.3	1.1	0.0	3.9	8.3
Ky市	指定袋	6	12.1	-	-	-	-
Se市	コンテナ	8	9.6	1.3	0.6	0.1	3.1
Sp市	収集袋	7	8.4	3.6	0.9	3.8	0.1
Ko市	指定袋	8	7.8	-	-	-	-
Na市	有料指定袋	9	18.0	-	-	-	-
Ch市	コンテナ	19	10.8	-	-	-	-
Sk市	収集袋	7	8.9	-	-	-	-
Ki市	有料指定袋	6	5.5	0.0	0.9	0.1	4.5

異物混入の内訳で割合が最も多いもの

#### 3.1.3 本項のまとめ

政令指定都市を対象に、ごみ収集区分の経緯をまとめると同時に、異物の定義の確認ならびに異物混入率に対する予備的な検討を行った。政令指定都市においては、缶・びん・ペットボトルの混合収集を行っている自治体もあれば、ペットボトルの単独収集を行っている自治体もみられた。ごみ分別数についても、最大値19分別から最小値5分別に至るまで幅広く分布しており、分別収集体系については様々であった。得られた結果は、下記のようにまとめられる。

まず異物の定義については、各自治体で判断基準が異なっている。中でも、「割れているガラスびん」については、資源化できないという理由で異物扱いとしている自治体もあれば、搬出時だけでなく、収集・運搬や選別処理の過程でやむを得ず割れてしまうことがあるため、異物とは扱っていない自治体もあり、対応が分かれている。

本調査結果における各自治体の異物混入率を見る限りにおいては、混合収集、単独収集のいずれも異物混入率の高い自治体もあれば低い自治体もあり、必ずしも単独収集の場合に異物の混入が少ないということはない。単独収集を行う自治体においては、ごみ分別数が多い自治体の方がむしろ異物混入率が高い傾向を示している。

ただし、本調査結果については選別処理施設のヤードの重量調査をもとに推計された異物混入率データなども含まれるため、その精度は十分でない可能性が高い。逆に言えば、異物混入率などに対する基礎的なデータ蓄積がまだ不十分な現状を示唆するものである。次章においては、実態調査によって得られた異物混入率をもとに議論を進めることとする。
### 3.2 ペットボトルの分別実態と導入時期からの経過年数との関係

#### 3.2.1 ペットボトル分別実態調査結果の概要

## 1 ）異物混入の実態

表 3-14 にペットボトルに対する異物混入率の一覧を示す。ここでは、まずプラスチック類(大半がプラスチック製のボトル容器)、ガラス類、金属類、紙類、厨芥類と材質別に分類を行った。ペットボトル中の飲み残しについては、残量を目視で判断し、飲み残しがあると判断されたものについては「厨芥類」に含めた。なお、ペットボトルのキャップ、ラベルがボトル容器本体と離れた状態で混入したものについては異物とみなした。既に述べたように、収集袋については本調査では対象外としているため、その分だけ過小評価となっている可能性があることに注意が必要である。

表 3-14 ペットボトルに対する異物混入率

1) 個数ベース

品目	K市	C市	S市	H市	N市	E区
プラスチック類	1.9%	1.6%	2.4%	3.2%	1.1%	0.6%
ガラス類	0.1%	0.2%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
金属類	0.3%	0.4%	0.1%	0.0%	0.2%	0.0%
紙類	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.1%	0.0%
厨芥類	0.4%	0.3%	0.1%	0.5%	0.1%	0.2%
キャップ・ラベル類	2.9%	1.3%	15.7%	1.3%	1.0%	0.8%
収集袋	-	-	-	-	-	-
異物計	5.6%	3.8%	18.5%	5.1%	2.5%	1.6%

2) 重量ベース

品目	K市	C市	S市	H市	N市	E区
プラスチック類	2.3%	1.8%	1.3%	2.3%	0.8%	0.4%
ガラス類	0.5%	0.8%	0.2%	0.0%	0.2%	0.0%
金属類	0.3%	0.2%	0.1%	0.0%	0.1%	0.0%
紙類	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
厨芥類	1.2%	1.1%	0.5%	2.4%	0.4%	0.6%
キャップ・ラベル類	0.3%	0.2%	1.2%	0.3%	0.2%	0.1%
収集袋	-	-	-	-	-	-
異物計	4.4%	4.1%	3.3%	5.0%	1.6%	1.1%

3) 容積ベース

品目	K市	C市	S市	H市	N市	E区
プラスチック類	1.8%	1.3%	1.2%	2.2%	0.3%	0.4%
ガラス類	0.1%	0.1%	0.1%	0.0%	0.1%	0.0%
金属類	0.2%	0.1%	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%
紙類	0.1%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%	0.0%
厨芥類	0.4%	0.2%	0.2%	0.8%	0.1%	0.3%
キャップ・ラベル類	0.1%	0.2%	0.6%	0.6%	0.0%	0.1%
収集袋	-	-	-	-	-	-
異物計	2.6%	1.9%	2.3%	3.6%	0.5%	0.9%

図3-12に分別収集体系と異物の混入率の関係を散布図にして示す。分別収集体系を示すパラメータとしては、ここでは各自治体の「分別数」、ペットボトル分別収集の導入開始から調査実施日に至るまでの「経過年数」、ペットボトルとの「同時収集品目数」とした。異物混入率については、大半がプラスチ
ック類、キャップ・ラベル類の混入であったことを踏まえ、この2種類と異物全体の混入率を対象に散布図を作成した。なお、ここでは個数ベースのデータのみ示している。

図 3-12(a) から図 3-12(i) に至るまで無相関を示すものが大半であったが、図 3-12(g) に限っては負の相関が確認された。すなわち、ペットボトルと同一日に収集する品目が多ければ多いほど、プラスチック類が混入する確率が低下することを示唆するものである。Yo 市の報告によれば、同一曜日に収集を行う品目が異物として混入する可能性が高いことが指摘されている。本研究においては、プラスチック類に限ればそれと正反対の傾向が示されたことになる。同時に収集する品目数が増加するほど、複数の品目からなら対象物を “ひとかたまり” として捉え、家庭内での分別容器をはじめ、貯留保管に工夫が生じることなどが考えられる。そのため、異物全体の混入率とは相関が見られないものの、品目によっては本研究で示されたような相関性が生じうるものと推測される。

また、既存研究において分別数の違いによるごみ減量効果への影響が報告されており（笹尾，2000）、ごみ減量効果は、市民の居住環境や環境変化に対する認識などの影響を受けることが指摘されている（柳堀，2000；中村，2004）。ただし、本研究結果によれば、分別数は必ずしもその決定要因とはなっていない。例えば有害ごみの詳細選別を指示している自治体ではそれぞれを1品目ずつとしているため、本研究の集計方法の影響も考えられる。

## 2 ）各工程における分別割合

各分別工程の分別割合を表3-15に示す。また、各工程の分別割合の基礎統計量の分布を図3-13に示す。上下のエラーバーは標準偏差を示している。なお、数値は全て本数ベースのものである。

最も高い平均値を示したのは、「キャップ外し率」の78.7%、続いて「ボトル洗浄率」の70.5%であった。この両者については自治体による値の差異は小さい。対照的に、「ラベル剥がし率」、「ボトル圧縮率」については、最大値と最小値の範囲が極めて大きく、特にC市の値のみ極端に低いことから平均値が低くなっている。前章で述べたように、キャップ外し、ボトル洗浄については全ての自治体においてその指導がなされているが、ラベル剥がし、ボトル圧縮については自治体によって対応は異なっている。そのような場合に自治体間で分別割合が異なるのは当然のこととは言え、住民の間でも自治体間で異なる情報に対して混乱が生じ、煩わしさの増大につながることなどが考えられる。
(a) プラスチック類(個数ベース)

(b) キャップ・ラベル類(個数ベース)

(c.) 異物全体(個数ベース)

(d) プラスチック類(個数ベース)

(f) 異物全体(個数ベース)

(e) キャップ・ラベル類(個数ベース)

(g) プラスチック類(個数ベース)

(h) キャップ・ラベル類(個数ベース)

(i) 異物全体(個数ベース)

図 3-12 分別収集体系と異物混入率の関係

表 3-15 各分別工程の分別割合

項目	K市	C市	S市	H市	N市	E区
キャップ外し	80.3%	67.7%	73.5%	82.0%	90.4%	79.1%
ラベル剥がし	68.8%	30.8%	70.0%	61.5%	90.4%	71.4%
ボトル圧縮	65.8%	25.2%	74.2%	67.1%	95.3%	72.1%
ボトル洗浄	70.7%	63.4%	62.3%	82.5%	61.9%	76.8%
図 3-13 各工程の分別割合の基礎統計量の分布

続いて、分別パターン別の分別割合を表 3-16 に示す。4 項目に対して、適切な分別がなされているものを「〇」、されていないものを「×」と便宜的に表記すると、全部で 16 通りの分別パターンに分類できる。それぞれに該当するボトル本数を計測し、全調査本数に対する割合をまとめたものがこちらの表である。

さらに、図3-14に、同じデータを用いて作成した4重の円グラフを示す。1番内側の円グラフより、キャップ外しの有無、ラベル剥がしの有無、ボトル圧縮の有無、ボトル洗浄の有無によってまとめたものである。これを見ると分かるように、キャップを外したボトルについては、他の工程についても適切な分別を行う割合が比較的高い傾向を見てとれる。

表 3-16 分別パターン別の分別割合

キャップ外し	ラベル剥がし	ポトル圧縮	ポトル洗浄	分別割合(%)
K市	C市	S市	H市	N市	E区
○	○	○	○	37.9%	9.1%	40.0%	41.5%	51.1%	51.8%
×	9.4%	1.9%	5.0%	11.8%	12.7%	5.5%
×	○	13.1%	12.9%	7.5%	16.1%	17.7%	12.3%
×	4.4%	4.1%	2.1%	6.9%	5.9%	1.3%
×	○	○	9.0%	10.4%	13.2%	3.3%	12.1%	4.5%
×	2.5%	1.3%	1.8%	0.5%	3.4%	2.4%
×	○	3.2%	23.8%	3.0%	1.6%	4.3%	0.8%
×	0.8%	4.2%	0.8%	0.2%	1.1%	0.5%
×	○	○	○	1.0%	0.2%	1.9%	0.7%	1.4%	0.4%
×	0.9%	0.4%	1.4%	1.1%	1.2%	2.1%
×	○	1.1%	1.0%	1.4%	0.7%	1.5%	0.8%
×	1.0%	1.4%	2.9%	3.5%	1.4%	2.6%
×	○	○	2.1%	1.0%	3.7%	1.0%	2.9%	0.9%
×	2.9%	0.9%	3.0%	1.5%	3.9%	3.7%
×	○	3.3%	5.1%	3.6%	2.0%	4.4%	0.6%
×	7.3%	22.4%	8.7%	7.3%	9.9%	9.7%
図 3-14 ペットボトル分別実態調査結果の概要

(1 番内側の円グラフより、キャップ外しの有無、ラベル剥がしの有無、ボトル圧縮の有無、ボトル洗浄の有無となっている)
続いて、分別収集体系との関係を確認するため、まず各自治体における「分別数」と各分別工程の分別割合を散布図にして図3-15に示す。決定係数が十分に高いとはいえないものの、キャップ外し率、ラベル剥がし率については、負の相関が認められた。すなわち、分別数が多くなればなるほど、これらの分別割合が低下する傾向があることを意味する。分別数が多くなり、それに伴うそれぞれの品目の個別ルール(キャップを外す、ラベルを剥がすなど)を把握する手間がかかることから、その分煩わしさが増大する可能性があることが示唆された。図3-15(a)から図3-15(d)の全てにおいて回帰係数がマイナスを示している点に注目するべきである。

(a) キャップ外し(本数ベース)

(b) ラベル剥がし(本数ベース)

(c) ボトル圧縮(本数ベース)

(d) ボトル洗浄(本数ベース)

図 3-15 分別数と分別割合の関係

続いて、ペットボトル分別収集の導入開始から調査実施日に至るまでの経過年数と各分別工程の分別割合を散布図にして図3-16に示す。決定係数を見る限り、全ての工程において相関は見られなかった。なお、図3-16(d)を除けば回帰係数は正の値を示しているため、年数の経過に伴う分別割合の向上、すなわち住民に対する浸透効果の有無については今後も検討する必要がある。
(a) キャップ外し(本数ベース)

(b) ラベル剥がし(本数ベース)

(c) ボトル圧縮(本数ベース)

(d) ボトル洗浄(本数ベース)

図 3-16 ペットボトル分別収集の導入開始からの経過年数と分別割合の関係

最後に、ペットボトルとの同時収集品目数と各分別工程の分別割合を散布図にして図3-17に示す。決定係数を見る限り、全ての工程において相関は見られなかった。既に述べたように、同時収集品目数の増加に伴い、プラスチック類の混入率については低下傾向が認められた。同時収集品目数を増加させることは、資源性廃棄物の異物混入を部分的に防ぐ効果はあるものの、それぞれの品目の個別ルール(キャップを外す、ラベルを剥がすなど)を徹底させる効果はないことになる。
(a) キャップ外し(本数ベース)

(b) ラベル剥がし(本数ベース)

(c) ボトル圧縮(本数ベース)

(d) ボトル洗浄(本数ベース)

図 3-17 ペットボトルとの同時収集品目数と分別割合の関係
#### 3.2.2 本章のまとめ

主に政令指定都市のうち、ペットボトル単独収集を行っている自治体を対象に、ペットボトル分別実態調査を行い、異物混入の状況ならびにペットボトルの分別適切性について検討を行った。特に各自治体における「分別数」、ペットボトル分別収集の導入開始からの「経過年数」、ペットボトルとの「同時収集品目数」との関係について考察した。その結果、

キャップ外し、ボトル洗浄については全ての自治体においてその指導がなされているが、ラベル剥がし、ボトル圧縮については自治体によって対応は異なっている。そのような場合に自治体間で分別割合が異なるのは当然のこととは言え、住民の間でも自治体間で異なる情報に対して混乱が生じ、煩わしさの増大につながることなどが考えられる。キャップを外したボトルについては、他の工程についても適切な分別を行う割合が比較的高い傾向が明らかになった。

決定係数が十分に高いとはいえないものの、「分別数」が多くなればなるほど、キャップ外し率、ラベル剥がし率が低下する傾向が見られた。分別数が多くなり、それに伴うそれぞれの品目の個別ルール(キャップを外す、ラベルを剥がすなど)を把握する手間がかかることから、その分煩わしさが増大する可能性があることが示唆された。なお、本研究においては、例えば有害ごみの詳細選別を指示している自治体ではそれぞれ1品目ずつとしているため、本研究の集計方法の影響も考えられる。

本調査結果を見る限りにおいては、ペットボトル分別収集の導入開始からの「経過年数」に伴い、異物混入の低下や分別割合の向上が見られる訳ではなかった。とは言え、分別割合については全ての工程において正の回帰係数が示されたことから、今後も検討を進める必要がある。

「同時収集品目数」の増加、すなわちペットボトルと同一日に収集する品目が多ければ多いほど、プラスチック類が混入する確率が低下することが示唆された。同時に収集する品目数が増加するほど、複数の品目からなる対象物を“ひとかたまり”として捉え、家庭内での分別容器をはじめ、貯留保管に工夫が生じることなどが考えられる。そのため、異物全体の混入率とは相関が見られないものの、品目によっては本研究で示されたような相関性が生じうるものと推測される。

以上を踏まえると、キャップ外しの指導を適切に実施できれば、他の工程についても適切な分別を行う割合が高いことが本研究によって明らかにされた。一方、自治体の分別収集体系がもたらす影響もないとは言えない。特に「分別数」が多くなるほどキャップ外し率が低下し、「同時収集品目数」が増加するほどプラスチック類等の混入の低下が示唆された。分別数そのものを多くしすぎないようにしつつ、同時収集品目数を多くするような工夫が出来れば、ペットボトルの分別適切性の向上が図れることが示唆された。